新闻稿的细节

• 创新的TIMScore™算法，结合TIMS DIA- NN深度学习，现在集成到“Run & Done”Bruker PaSER中bob电竞安全吗^™2022蛋白质组学系统
• 在细胞系分析中，从包含超过13000个PG的超深文库中鉴定和量化超过8000个蛋白组(PG)，具有1%的FDR(错误发现率)特异性
• 使用TIMScore识别的磷酸肽超过25%

德国莱比锡——(商业连线)——在2022年EuPA蛋白质组学论坛|上，bob电竞安全吗力量公司(纳斯达克代码:BRKR)宣布扩大了更深层次的蛋白质组和表观蛋白质组覆盖能力，包括使用创新增强的磷酸肽分析TIMScore算法，它现在是新的不是2022基于gpu的平台。这部小说TIMScore该算法利用机器学习(ML)预测胰蛋白酶和磷酸化肽的CCS值。实验测量的CCS值与预测的CCS值相对照，以调用最可能的分配，从而增加肽的置信度和高灵敏度应用的覆盖率。bob平台靠谱吗的TIMScore算法尤其擅长识别磷酸化肽，即使在最严格的错误定位率(1% FLR)使用LuciPHOr¹在美国，它通常能多识别10%-25%的磷酸肽。

人类激酶组包括超过500个激酶，是催化蛋白质磷酸化所必需的，在调节失调期间，这是一个已知的肿瘤发生的贡献者。²在Mann等人之前的一项人类癌细胞系研究中，至少有四分之三的检测到的蛋白质组(10,801个蛋白质中的7832个)被发现是磷酸化的^3.．最近在美因茨约翰内斯古登堡大学医学中心坦泽实验室进行的一项研究中，约27,768个磷酸肽包含4,672个等压磷酸肽对，其中51%为色谱电泳。TIMScore能够分离19%的协同洗脱异构体对，完善了人骨肉瘤细胞系的磷蛋白组的观点。

Stefan Tenzer博士是美因茨约翰内斯古登堡大学医学中心定量蛋白质组学教授和质谱核心设施负责人。Tenzer博士评论道:“在我们的实验室中，我们使用四个timsTOF系统来理解翻译后修饰和信号通路。TIMScore在PaSER中使用机器学习预测磷酸肽的CCS值，以减少肽的模糊性。整合TIMScorePaSER中的模型可以无缝搜索我们的数据，并在识别的独特磷酸肽数量上提供了超过25%的令人印象深刻的增长，实现了更深层次的磷蛋白组覆盖。”

TIMScore补充TIMS DIA-NN的功能。在“运行&完成”的da- pasef和dia-PASEF工作流中，两者都被集成到了PaSER 2022中。使用TIMScore和dda-PASEF获得的K562和MOLT-4细胞系，40个馏分在短(35分钟)和长(120分钟)梯度下运行，并过滤到1%的FDR⁴结果鉴定出超过513000个前体和13114个蛋白质组。TIMS DIA-NN和短的、35分钟的梯度dia-PASEF运行通过实验获得并经过统计过滤的超深文库，常规识别出>8000个蛋白组和>10万个前体，为高通量翻译蛋白质组学奠定了基础。

Bruker生命科学质谱部门的主席Rohan Thakur博士补充说:bob电竞安全吗“看到使用质谱对生物相关的磷蛋白组进行更深入的研究是令人兴奋的。拥有超过13k蛋白组(pg)的超深蛋白库，我们的客户现在能够用dia-PASEF量化超过8000个pg，使用TIMS DIA-NN、短梯度和小样品量的人类细胞系研究在单次运行。由于质谱是实际肽及其修饰的直接高特异性读数，而不是具有未知FDRs的代理表位结合测量，它已成为磷蛋白组研究的高特异性选择方法。随着TIMScore和TIMS DIA-NN，大规模、高通量、无标签的定量磷蛋白组学研究对细胞信号通路分析至关重要，现在是可行的。这将进一步促进激酶信号过程中的生物标志物的发现，以理解包括癌症在内的病理生物学。”

的不是2022软件包括TIMScore而且蒂姆斯DIA-NN用于处理da- pasef和dia-PASEF工作流timsTOF Pro 2, timsTOF SCP而且timsTOF fleX系统。PaSER利用数据流实时实现dia-PASEF工作流，支持高通量4D蛋白质组学和4D表观蛋白质组学工作流的“运行&完成”。

引用:

1. Fermin D.， Walmsley SJ, Gringras AC.， Choi H.， Nesvizhskii AI(2013)。LuciPHOr:一种利用改进的目标-诱饵方法进行磷酸化位点定位和错误定位率估计的算法。摩尔。细胞蛋白质组学。11月12日(11):3409 - 19所示。Doi 10.1074 / mcp /。PMID: 23918812。
2. 人类Kinome研究，Savage SR, Zhang B.利用磷蛋白组学数据了解细胞信号:生物信息学资源的综合指南。临床蛋白质组学，2020年7月11日17:27。doi: 10.1186 / s12014 - 020 - 09290 - x。PMID: 32676006;PMCID: PMC7353784。
3. Sharma K, D’souza RC, Tyanova S, Schaab C, wi涅维斯基JR, Cox J, Mann M.超深人类磷酸化蛋白组揭示了基于Tyr和Ser/ thrr的信号通路的独特调控性质。Cell rep 2014年9月11日;8(5):1583-94。doi: 10.1016 / j.celrep.2014.07.036。Epub 2014 8月21日。PMID: 25159151。
4. Elias JE, Gygi SP.用质谱法进行大规模蛋白质鉴定时增加可信度的目标-诱饵搜索策略。Nat方法。2007年3月4(3):207-14。doi: 10.1038 / nmeth1019。PMID: 17327847。

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